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• 1、請(qǐng)問農(nóng)業(yè)機(jī)械化及其自動(dòng)化主要學(xué)什么？
• 2、AI(人工智能)在機(jī)械領(lǐng)域有哪些應(yīng)用?
• 3、男孩學(xué)什么專業(yè)好就業(yè)

農(nóng)業(yè)機(jī)械化及其自動(dòng)化主要學(xué)《工程制圖》、《工程力學(xué)》、《機(jī)械設(shè)計(jì)基礎(chǔ)》、《機(jī)械制造基礎(chǔ)》、《現(xiàn)代測(cè)試技術(shù)》、《液壓技術(shù)》、《技術(shù)經(jīng)濟(jì)學(xué)》、《農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)》、《汽車拖拉機(jī)構(gòu)造及原理》、《汽車電器設(shè)備》等。

農(nóng)業(yè)機(jī)械化及其自動(dòng)化主要研究農(nóng)學(xué)、機(jī)械學(xué)、自動(dòng)化技術(shù)及經(jīng)營(yíng)管理學(xué)等方面的基本知識(shí)和技能人工智能農(nóng)業(yè)機(jī)械設(shè)計(jì)，進(jìn)行寬謹(jǐn)農(nóng)業(yè)機(jī)械設(shè)備的設(shè)計(jì)、制造、測(cè)試、維修等，將先進(jìn)的農(nóng)業(yè)機(jī)械設(shè)備運(yùn)用到傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)技術(shù)水平和生產(chǎn)效率的提高。常見的農(nóng)業(yè)機(jī)械設(shè)備有水稻插秧機(jī)、棉花旦蠢自動(dòng)收割機(jī)、模巧陪小麥自動(dòng)收割脫粒機(jī)等。

農(nóng)業(yè)機(jī)械化及其自動(dòng)化專業(yè)可以在機(jī)械類企業(yè)從事農(nóng)機(jī)設(shè)備的設(shè)計(jì)、生產(chǎn)制造、機(jī)械測(cè)試、機(jī)械維修、設(shè)備銷售等工作，也可以在政府、事業(yè)類單位從事農(nóng)機(jī)推廣等工作。

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1.機(jī)械領(lǐng)域的主要應(yīng)用：1.1 機(jī)械設(shè)計(jì) 機(jī)械設(shè)計(jì)實(shí)際上是一個(gè)模型的綜合和分析的過程，它不僅包括大量的計(jì)算、分析、繪圖等數(shù)值計(jì)算型工作；還包括擬定初始方案，選擇最優(yōu)方案，制定合理結(jié)構(gòu)等方案設(shè)計(jì)工作。 目前， 有些企業(yè)已引入CAD/CAM 系統(tǒng)， 由于CAD/CAM系統(tǒng)對(duì)符號(hào)推理工作需要綜合運(yùn)用多種科學(xué)的專門知識(shí)和豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)才能解決，這需要CAD/CAM系統(tǒng)具有智能性，因此，設(shè)計(jì)智能化已成為機(jī)械設(shè)計(jì)中一個(gè)很熱門的研究課題之一，它把計(jì)算機(jī)從數(shù)值處理擴(kuò)展到非數(shù)值處理，包括知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)的集成、推理和決策，力圖使機(jī)械設(shè)計(jì)過程自動(dòng)化，減少人類專家在設(shè)計(jì)過程中由于個(gè)人因素造成的不足。此外，與傳統(tǒng)設(shè)計(jì)方法相比，專家系統(tǒng)在機(jī)械設(shè)計(jì)中有著不可比擬的優(yōu)勢(shì)，它不僅可以長(zhǎng)期穩(wěn)定工作、節(jié)省成本，還可以為專家知識(shí)特別是啟發(fā)式知識(shí)提供存儲(chǔ)手段和傳授途徑、易于繼承棚基敏。1.2 機(jī)械制造 在機(jī)械生產(chǎn)制造過程中，需要為工廠中所有的裝配機(jī)器供應(yīng)零件。目標(biāo)可能由監(jiān)控者提供，也可能由系統(tǒng)對(duì)當(dāng)時(shí)狀態(tài)做出評(píng)估而產(chǎn)生。智能系統(tǒng)怎樣推斷出鏈枝適當(dāng)?shù)哪繕?biāo)，然后構(gòu)造試圖達(dá)到目標(biāo)的動(dòng)作序列，這個(gè)過程通常稱為規(guī)劃(planning), 它是自動(dòng)問題求解的特例，是人工智能研究的重要子領(lǐng)域。 此外，計(jì)算機(jī)集成加工系統(tǒng)（CIMS）和柔性加工系統(tǒng)（FMS）在近年來獲得迅速發(fā)展。在一個(gè)復(fù)雜的加工過程中，不同條件下的多種操作是必要的。環(huán)境的不確定性以及系統(tǒng)軟硬件的復(fù)雜性，向當(dāng)代工程師們?cè)O(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)有效的集成控制系統(tǒng)提出了挑戰(zhàn)。為了把現(xiàn)有的Petri 網(wǎng)技術(shù)用于現(xiàn)代加工系統(tǒng)，需要開發(fā)一種新技術(shù)，把機(jī)器智能技術(shù)和Petri 網(wǎng)理論以及智能離散事件控制器連接起來。1.3 機(jī)械電子工程 在許多工程系統(tǒng)中，往往由于內(nèi)部結(jié)構(gòu)復(fù)雜，存在著對(duì)加工過程控制及故障診斷等方面的困難，一般的PID 等典型控制方法雖然能解決一些問題，但在一些場(chǎng)合已不能滿足生產(chǎn)的要求，當(dāng)前，典型的機(jī)電一體化產(chǎn)品- 數(shù)控機(jī)床、交流伺服驅(qū)動(dòng)裝置等正在向數(shù)字化、小型化、高精度等方向發(fā)展，為監(jiān)控帶來新的挑戰(zhàn)，由于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制不依賴控制對(duì)象和數(shù)學(xué)模型，具有較強(qiáng)的魯棒性，是一種非線性的控制方法，在解決此類問題中有很好的優(yōu)勢(shì)。而專家系統(tǒng)主要用于復(fù)雜的機(jī)械系統(tǒng)，能夠克服基于模型的故障診斷方法對(duì)模型的過分依賴性。1.4 機(jī)械系統(tǒng)故障診斷 對(duì)機(jī)械設(shè)備進(jìn)行故障診斷主要是通過對(duì)設(shè)備敏感部位的信號(hào)利用傳感器進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和特征提取，根據(jù)不同機(jī)械部件在不同時(shí)間和狀態(tài)下具有不同的特征，來判斷是否工作正常。它包含兩方面的內(nèi)容，即對(duì)系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測(cè)和發(fā)現(xiàn)異常情況后對(duì)故障進(jìn)行分析、診斷。在系統(tǒng)運(yùn)行過程中，若某一時(shí)刻系統(tǒng)發(fā)生故障，領(lǐng)域?qū)＜铱梢詰{借視覺、聽覺、嗅覺、觸覺或測(cè)量設(shè)備得到一些客觀數(shù)據(jù)，并根據(jù)對(duì)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和系統(tǒng)故障歷史的深刻了解很快做出判斷，確定故障的原因和部位。對(duì)于較為復(fù)雜的系統(tǒng)，這種基于專家系統(tǒng)的故障診斷方法尤為有效。2 人工智能在機(jī)械系統(tǒng)中的應(yīng)用方法 應(yīng)用機(jī)械系統(tǒng)的AI 技術(shù)傳統(tǒng)上可以分為專家系統(tǒng)（ES）、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)、模糊集理論(FST)和啟發(fā)式搜索(GA)四類。2.1 專家系統(tǒng)（Expert System .ES） 專家系統(tǒng)是人工智能的主要分支之一。一個(gè)典型的專家系統(tǒng)由四部分組成：知識(shí)庫(kù)、推理機(jī)、知識(shí)獲取機(jī)制和人機(jī)界面。專家系統(tǒng)按其知識(shí)表達(dá)方式不同，可分為基于規(guī)則和基于框架的專家系統(tǒng)；按其推理方式不同可分為正向推理和逆向推理。在知識(shí)表達(dá)方面，利用產(chǎn)生式規(guī)則進(jìn)行知識(shí)表達(dá)，一方面得有益于現(xiàn)有人工智能語言，另一方面，它的表達(dá)合乎人的心理邏輯，便于進(jìn)行知識(shí)獲取，利于人們鋒顫接受，利用框架進(jìn)行知識(shí)表達(dá)得到了越來越多的應(yīng)用。在診斷推理方面，主要表現(xiàn)在對(duì)推理邏輯和推理模型的研究，在人工智能領(lǐng)域，存在著許多推理邏輯，在專家系統(tǒng)中廣泛使用模糊推理邏輯降低系統(tǒng)復(fù)雜性，在機(jī)械系統(tǒng)故障診斷上能產(chǎn)生很好的效果。專家系統(tǒng)技術(shù)的研究和應(yīng)用正以前所未有的速度在故障診斷、模擬仿真、自動(dòng)控制、工藝編程、生產(chǎn)規(guī)劃、產(chǎn)品設(shè)計(jì)等許多機(jī)械工程領(lǐng)域不斷發(fā)展。隨著研究工作的不斷深入，一些新的技術(shù)方法和先進(jìn)制造技術(shù)正融入機(jī)械工程專家系統(tǒng)技術(shù)的研究和應(yīng)用中，不僅使知識(shí)表示、知識(shí)庫(kù)構(gòu)建、知識(shí)獲取和推理模式等關(guān)鍵技術(shù)的研究取得了一定成果，還出現(xiàn)了一些集成式的新型專家系統(tǒng)，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)、模糊專家系統(tǒng)、基于Internet 的專家系統(tǒng)、CAD 專家系統(tǒng)、CAPP 專家系統(tǒng)等。他們綜合利用了專家系統(tǒng)啟發(fā)性、透明性、靈活性以及具有處理不確定知識(shí)能力的特點(diǎn)，使機(jī)械工程專家系統(tǒng)的應(yīng)用領(lǐng)域不斷拓寬。2.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（artificial neural network. ANN） 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是模擬的生物激勵(lì)系統(tǒng)，將一系列輸入通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生輸出。這里輸出、輸入都是標(biāo)準(zhǔn)化的量，輸出是輸入的非線性函數(shù)，其值可由連接各神經(jīng)元的權(quán)重改變，以獲得期望的輸出值，即所謂的訓(xùn)練過程?；跀?shù)值計(jì)算方法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將已有數(shù)據(jù)和已知系統(tǒng)模式作樣本，通過學(xué)習(xí)獲得兩者的映射關(guān)系，實(shí)現(xiàn)了對(duì)人類經(jīng)驗(yàn)思維的模擬。 由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有原則上容錯(cuò)、結(jié)構(gòu)拓?fù)漪敯?、?lián)想、推測(cè)、記憶、自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)、并行和處理復(fù)雜模式的功能，使其在工程實(shí)際存在著大量的多故障、多過程、突發(fā)性故障、龐大復(fù)雜機(jī)器和系統(tǒng)的監(jiān)測(cè)及診斷中發(fā)揮著較大作用。 在機(jī)械系統(tǒng)的應(yīng)用方式有：從模式識(shí)別角度應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為分類器進(jìn)行故障診斷；從預(yù)測(cè)角度應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行故障預(yù)測(cè)；利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)極強(qiáng)的非線性動(dòng)態(tài)跟蹤能力進(jìn)行基于結(jié)構(gòu)映射的故障診斷；從知識(shí)處理角度建立基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷專家系統(tǒng)等。目前，為提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在實(shí)用中的學(xué)習(xí)和診斷性能，主要從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型本身改進(jìn)和模塊化模型診斷策略兩方面開展研究；同時(shí)，與模糊邏輯的結(jié)合研究也是一個(gè)研究熱點(diǎn)。2.3 模糊集理論（Fuzzy Sets Theory. FSN） 人的認(rèn)知世界包含大量的不確定之時(shí)，需要對(duì)所獲信息進(jìn)行一定的模糊化處理，以減少問題的復(fù)雜度。1965 年Zadeh 創(chuàng)立的模糊集理論是處理不確定性的一種很好的方法。模糊邏輯可認(rèn)為是多值邏輯的擴(kuò)展，能夠完成傳統(tǒng)數(shù)學(xué)方法難以做到的近似推理。目前基于多類電量測(cè)試信息模糊融合的模擬電路故障診斷方法已經(jīng)提出?；贙故障節(jié)點(diǎn)診斷法和最小標(biāo)準(zhǔn)差法的元件故障隸屬函數(shù)構(gòu)造方法,以及基于可測(cè)點(diǎn)電壓與不同測(cè)試頻率下電路增益的模糊信息融合診斷算法也已闡述。分別利用此兩類測(cè)試信息及K 故障診斷法和最小標(biāo)準(zhǔn)差法,對(duì)電路進(jìn)行初步診斷,再運(yùn)用模糊變換及故障定位規(guī)則, 得到融合的故障診斷結(jié)果。模擬實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提方法大大提高了機(jī)械系統(tǒng)故障定位的準(zhǔn)確率。2.4 啟發(fā)式搜索（Heuristic Search. HS） 遺傳算法（Genetic Algorithms ,GA）和模擬退火（Simulated Annealing ,SA）算法是近年來逐漸興起的兩種啟發(fā)式搜索，通過隨機(jī)產(chǎn)生新的解并保留其中較好的結(jié)果，并避免陷入局部最小，以求得全局最優(yōu)解或近似最優(yōu)解。GA是由數(shù)字串的集合表示優(yōu)化問題的解，通過遺傳算子，即選擇、雜交和變異的操作對(duì)數(shù)字串尋優(yōu)。SA 在已知解的鄰近區(qū)產(chǎn)生新的解，并逐漸縮小鄰近區(qū)域的大小，直到逼近全局的最優(yōu)解。兩種方法都可以用來求解任意目標(biāo)函數(shù)和約束的最優(yōu)化問題。 在交流伺服系統(tǒng)中采用遺傳算法的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制較之傳統(tǒng)的PID 控制方式具有響應(yīng)速度快、誤差小、無震蕩、伺服性能強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，仿真結(jié)果表明，將遺傳算法融入模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器來控制交流伺服系統(tǒng)，其系統(tǒng)的響應(yīng)超調(diào)量明顯減少，具有較好的抗干擾性、伺服性。3 人工智能在機(jī)械系統(tǒng)中的發(fā)展趨勢(shì) 人工智能中的四種主要工具， 即ES、ANN、FST 和GA，雖然在機(jī)械領(lǐng)域有不同程度的應(yīng)用，但各自都存在一些局限：ES 存在知識(shí)獲取的“瓶頸”、知識(shí)難以維護(hù)、應(yīng)用面窄、診斷能力弱等問題。ANN 在外推時(shí)誤差較大、系統(tǒng)結(jié)構(gòu)變化時(shí)ANN 的組成結(jié)構(gòu)也要變化、難以實(shí)現(xiàn)基于結(jié)構(gòu)化知識(shí)的邏輯推理、缺乏解釋能力等。FST 存在可維護(hù)性問題。GA 在依據(jù)的信息發(fā)生畸變時(shí)，難以保證可靠性等。 目前，缺少一種普遍有效的方法應(yīng)用于機(jī)械系統(tǒng)的各個(gè)領(lǐng)域?；旌现悄?，即綜合多種智能技術(shù)用以設(shè)計(jì)、控制、監(jiān)測(cè)機(jī)械系統(tǒng)成為新的發(fā)展趨勢(shì)。結(jié)合的方式主要有基于規(guī)則的專家系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，CBR 與基于規(guī)則系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合，模糊邏輯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與專家系統(tǒng)的結(jié)合等。其中模糊邏輯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與專家系統(tǒng)結(jié)合的診斷模型是最具發(fā)展前景的，也是目前人工智能領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一?；旌现悄茉跈C(jī)械系統(tǒng)的應(yīng)用中有如下發(fā)展趨勢(shì)：由基于規(guī)則的系統(tǒng)到混合模型的系統(tǒng)，由領(lǐng)域?qū)＜姨峁┲R(shí)到機(jī)器學(xué)習(xí)、由非實(shí)時(shí)診斷到實(shí)時(shí)診斷、由單一推理控制到混合推理控制策略等。4 人工智能在機(jī)械系統(tǒng)中的應(yīng)用實(shí)例 智能技術(shù)在機(jī)械領(lǐng)域已經(jīng)有了許多成功的應(yīng)用。在工程中，典型的專家系統(tǒng)有幫助工程師發(fā)現(xiàn)結(jié)構(gòu)分析問題的分析策略的SACON 系統(tǒng)；幫助識(shí)別和排除機(jī)車故障的DELTA 系統(tǒng)；幫助操作人員檢測(cè)和處理核反應(yīng)堆事故的REACTOR 系統(tǒng)。 在故障診斷方面,1967 年在美國(guó)航天局（NASA）倡導(dǎo)下，由美國(guó)海軍研究室（ONR）主持美國(guó)機(jī)械故障預(yù)防小組（MFPG），積極從事故障診斷技術(shù)研究和開發(fā)。目前各種類型的故障診斷和維修專家系統(tǒng)已用于美國(guó)F- 15 戰(zhàn)斗機(jī)、B- 1B 轟炸機(jī)、海軍艦艇、陸軍軍械裝置等現(xiàn)役裝備的故障診斷和維修中。在我國(guó)，華中理工大學(xué)研制了用于汽輪機(jī)組工況監(jiān)測(cè)和故障診斷的智能系統(tǒng)DEST；哈爾濱工業(yè)大學(xué)和上海發(fā)電設(shè)備成套設(shè)計(jì)研究所聯(lián)合研制了汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷專家系統(tǒng)MMMD- ；清華大學(xué)研制了用于鍋爐設(shè)備故障診斷的專家系統(tǒng)等等。 在電路和數(shù)字電子設(shè)備方面，MIT 研制用于模擬電路操作并演繹出故障可能原因的EI 系統(tǒng)；美國(guó)海軍人工智能中心開發(fā)了用于診斷電子設(shè)備故障的IN- ATE 系統(tǒng);波音航空公司研制了診斷微波模擬接口MSI 的IMA 系統(tǒng)；意大利米蘭工業(yè)大學(xué)研制用于汽車啟動(dòng)器電路故障診斷的系統(tǒng)。 2006 年初，上海交通大學(xué)機(jī)電控制研究所、上海市農(nóng)業(yè)機(jī)械研究所成功研制了適用于我國(guó)數(shù)字農(nóng)業(yè)特點(diǎn)的兩種主要智能型農(nóng)業(yè)機(jī)械：中、小型收割機(jī)智能測(cè)產(chǎn)系統(tǒng)及其配套軟件；智能變量施肥、播種機(jī)及其配套軟件。雖然相關(guān)的應(yīng)用實(shí)例還有很多，但它們大都處于實(shí)驗(yàn)室或小范圍試驗(yàn)狀態(tài)，限于成本、技術(shù)等問題，不能得到普及應(yīng)用，這將成為智能技術(shù)在機(jī)械領(lǐng)域應(yīng)用的“瓶頸”。引用：

男生十大好就業(yè)專業(yè)如下：

1、土木工程專業(yè)

土木工程跟我們的生活可謂是緊密相關(guān)，它為我們提供了生活的基本條件，我們住的房子、乘坐的地鐵、參觀的場(chǎng)所等基礎(chǔ)設(shè)施，都離不開土木工程專業(yè)人才的智慧。而隨著城市建設(shè)的快速發(fā)展和公路建設(shè)的不斷增加，土木工程的就業(yè)形勢(shì)也是持續(xù)走高，段頃目前，土木工程專業(yè)的就業(yè)率區(qū)間在85%-90%之間，屬于就業(yè)形勢(shì)很樂觀的專業(yè)。

2、機(jī)械設(shè)計(jì)制造及自動(dòng)化專業(yè)

機(jī)械設(shè)計(jì)制造及自動(dòng)化專業(yè)在工科中可是鼎鼎有名，它是高校普遍開設(shè)的專業(yè)，也是機(jī)械內(nèi)的代表專業(yè)之一。機(jī)械行業(yè)是我國(guó)的基礎(chǔ)行業(yè)，很多行業(yè)都離不開機(jī)械行業(yè)的技術(shù)支持，例如：航空航枝燃漏天、船舶制造、建筑機(jī)械、農(nóng)業(yè)機(jī)械等，都需要機(jī)械行業(yè)幫助制造基礎(chǔ)設(shè)備，可以說是國(guó)民經(jīng)濟(jì)的“裝備部”。而近幾年，該專業(yè)就業(yè)率區(qū)間在85%-90%之間，屬于就業(yè)率較高的專業(yè)。

3、電氣工程及其自動(dòng)化

在高等院校的工科專業(yè)中，電氣類專業(yè)一直占據(jù)著十分重要的地位，而電氣工程及其自動(dòng)化專業(yè)猛爛又是其中不可或缺的專業(yè)之一，且?guī)缀跛械闹圃祛惼髽I(yè)都需要電氣工程及其自動(dòng)化專業(yè)人才。傳統(tǒng)的電氣工程專業(yè)主要是培養(yǎng)電氣工程師，如進(jìn)行發(fā)電機(jī)的維護(hù)、變壓器的安裝檢測(cè)、輸電線路的設(shè)計(jì)等。近幾年來，電氣工程及自動(dòng)化專業(yè)的就業(yè)率在90%-95%，就業(yè)形勢(shì)樂觀。

4、計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專業(yè)

隨著互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能等技術(shù)的發(fā)展，社會(huì)對(duì)于計(jì)算機(jī)專業(yè)的人才需求量大。計(jì)算機(jī)專業(yè)的就業(yè)較廣泛，不僅可在IT行業(yè)發(fā)展，也可在傳統(tǒng)行業(yè)發(fā)展；而且，從近幾年計(jì)算機(jī)專業(yè)畢業(yè)生的情況來看，無論是就業(yè)率還是薪資，計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專業(yè)整體表現(xiàn)都非常好。

5、軟件工程專業(yè)

對(duì)于當(dāng)今社會(huì)來說，各個(gè)行業(yè)幾乎都有計(jì)算機(jī)軟件的應(yīng)用，如工業(yè)、農(nóng)業(yè)、銀行、航空、政府部門等，就業(yè)前景可謂十分廣闊。且我國(guó)的軟件行業(yè)規(guī)模不是很大，正處于上升發(fā)展期，也需要大量專業(yè)的軟件工程技術(shù)人員來推動(dòng)。對(duì)于該專業(yè)的畢業(yè)生，主要的畢業(yè)取向是計(jì)算機(jī)軟件專業(yè)公司、信息咨詢公司、以及金融等其它獨(dú)資、合資企業(yè)等。

6、車輛工程專業(yè)

在我國(guó)，車輛行業(yè)占有舉足輕重的地位，公共汽車、電車、地鐵、汽車承擔(dān)了大量的客運(yùn)和貨運(yùn)量，并對(duì)交通運(yùn)輸、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、國(guó)防現(xiàn)代化的進(jìn)程有重大影響。車輛工程專業(yè)畢業(yè)生的就業(yè)方向有很多，從汽車生產(chǎn)流程中的調(diào)研、設(shè)計(jì)、試驗(yàn)到銷售環(huán)節(jié)，都可以選擇。此外，根據(jù)近幾年的數(shù)據(jù)，該專業(yè)的就業(yè)率在90%-95%之間，就業(yè)形勢(shì)也很不錯(cuò)。

7、自動(dòng)化專業(yè)

自動(dòng)化專業(yè)的綜合性非常強(qiáng)，經(jīng)常被戲稱為“萬金油”專業(yè)。隨著自動(dòng)化技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域的日益拓展，多個(gè)領(lǐng)域都需要自動(dòng)化專業(yè)方面的人才，如國(guó)防軍工、石油化工、機(jī)器人、互聯(lián)網(wǎng)、醫(yī)療服務(wù)和家庭等諸多領(lǐng)域。且因?yàn)樽詣?dòng)化技術(shù)的應(yīng)用廣泛，該專業(yè)畢業(yè)生有著廣闊的就業(yè)渠道。

8、通信工程專業(yè)

相對(duì)于計(jì)算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)以及人工智能，通信工程是一門更為基礎(chǔ)的學(xué)科?？梢哉f，是現(xiàn)代通信的發(fā)展造就了互聯(lián)網(wǎng)的持續(xù)繁榮。而5G時(shí)代的到來，更是給通信行業(yè)帶來了新的發(fā)展機(jī)遇，無論是設(shè)備企業(yè)還是運(yùn)營(yíng)企業(yè)，都需求大量的通信工程人才。因而，從未來的發(fā)展趨勢(shì)來說，通信工程這個(gè)專業(yè)都是很值得報(bào)考的專業(yè)。

9、電子信息工程專業(yè)

電子信息工程專業(yè)在現(xiàn)代社會(huì)中的應(yīng)該非常廣泛，上至神舟飛船的控制系統(tǒng)，下至深海潛艇的超聲波檢測(cè)儀，以及身邊的日用電器、電腦、手機(jī)……到處都可以看到電子信息工程的身影。從目前的就業(yè)狀況來看，這個(gè)專業(yè)就業(yè)率高，就業(yè)面廣，需求量大，而且薪酬不低，可謂是就業(yè)前景不錯(cuò)的專業(yè)。

10、交通運(yùn)輸類專業(yè)

我們的經(jīng)濟(jì)發(fā)展和社會(huì)的進(jìn)步，離不開交通運(yùn)輸行業(yè)的支持；相應(yīng)地，交通運(yùn)輸行業(yè)也伴隨著經(jīng)濟(jì)和社會(huì)的發(fā)展而發(fā)展，是永遠(yuǎn)的朝陽行業(yè)。該專業(yè)的本科畢業(yè)生，可在在交通運(yùn)輸行業(yè)的企業(yè)、教育和科研等事業(yè)單位、政府部門，從事規(guī)劃設(shè)計(jì)、技術(shù)開發(fā)和運(yùn)用、運(yùn)行管理、運(yùn)營(yíng)組織和經(jīng)營(yíng)管理等工作。

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